自然语言工程师要求

看招聘要求,促进学习。

岗位职责: 

1、改进推荐算法,提高推荐的精度;

2、通过用户行为的分析实现知识的发现;  

3、通过自然语言处理相关算法改善搜索体验。   

任职要求: 

1、熟悉常用的分类、聚类算法,如Bayes,SVM,KNN,K-means,DBSCAN等; 

2、熟悉常用的推荐算法,如User CF、Item CF、Slope One等; 

3、熟悉常用的特征抽取算法,如CHI、MI、IG、TF-IDF等; 

4、熟悉语义分析相关算法,如LSA、LDA、SVD等; 

5、有做过和文本相关的分析,如对文本进行分类、特征抽取、热点文章推荐等。

(Mathcad+Simulink仿真)基于扩展描述函数法的LLC谐振变换器小信号分析设计内容概要:本文围绕“基于扩展描述函数法的LLC谐振变换器小信号分析设计”展开,结合Mathcad与Simulink仿真工具,系统研究LLC谐振变换器的小信号建模方法。重点利用扩展描述函数法(Extended Describing Function Method, EDF)对LLC变换器在非线性工作条件下的动态特性进行线性化近似,建立适用于频域分析的小信号模型,并通过Simulink仿真验证模型准确性。文中详细阐述了建模理论推导过程,包括谐振腔参数计算、开关网络等效处理、工作模态分析及频响特性提取,最后通过仿真对比验证了该方法在稳定性分析与控制器设计中的有效性。; 适合人群:具备电力电子、自动控制理论基础,熟悉Matlab/Simulink和Mathcad工具,从事开关电源、DC-DC变换器或新能源变换系统研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①掌握LLC谐振变换器的小信号建模难点与解决方案;②学习扩展描述函数法在非线性系统线性化中的应用;③实现高频LLC变换器的环路补偿与稳定性设计;④结合Mathcad进行公式推导与参数计算,利用Simulink完成动态仿真验证。; 阅读建议:建议读者结合Mathcad中的数学推导与Simulink仿真模型同步学习,重点关注EDF法的假设条件与适用范围,动手复现建模步骤和频域分析过程,以深入理解LLC变换器的小信号行为及其在实际控制系统设计中的应用。
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